CN111249713A - 一种智能数字领跑系统 - Google Patents

一种智能数字领跑系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111249713A
CN111249713A CN202010072188.6A CN202010072188A CN111249713A CN 111249713 A CN111249713 A CN 111249713A CN 202010072188 A CN202010072188 A CN 202010072188A CN 111249713 A CN111249713 A CN 111249713A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
physiological parameter
user
intelligent
label
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010072188.6A
Other languages
English (en)
Inventor
葛长毅
张龄园
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lumo Cultural Media Shanghai Co ltd
Original Assignee
Lumo Cultural Media Shanghai Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lumo Cultural Media Shanghai Co ltd filed Critical Lumo Cultural Media Shanghai Co ltd
Priority to CN202010072188.6A priority Critical patent/CN111249713A/zh
Publication of CN111249713A publication Critical patent/CN111249713A/zh
Priority to CN202011017273.9A priority patent/CN111905352A/zh
Priority to CN202011017269.2A priority patent/CN112370765A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
    • A63B71/06—Indicating or scoring devices for games or players, or for other sports activities
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63C—SKATES; SKIS; ROLLER SKATES; DESIGN OR LAYOUT OF COURTS, RINKS OR THE LIKE
    • A63C19/00—Design or layout of playing courts, rinks, bowling greens or areas for water-skiing; Covers therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
    • A63B71/06—Indicating or scoring devices for games or players, or for other sports activities
    • A63B71/0619—Displays, user interfaces and indicating devices, specially adapted for sport equipment, e.g. display mounted on treadmills
    • A63B2071/0658—Position or arrangement of display
    • A63B2071/0661—Position or arrangement of display arranged on the user
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B2230/00—Measuring physiological parameters of the user
    • A63B2230/04—Measuring physiological parameters of the user heartbeat characteristics, e.g. ECG, blood pressure modulations
    • A63B2230/06—Measuring physiological parameters of the user heartbeat characteristics, e.g. ECG, blood pressure modulations heartbeat rate only
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B2230/00—Measuring physiological parameters of the user
    • A63B2230/40—Measuring physiological parameters of the user respiratory characteristics
    • A63B2230/42—Measuring physiological parameters of the user respiratory characteristics rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B2230/00—Measuring physiological parameters of the user
    • A63B2230/50—Measuring physiological parameters of the user temperature

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

一种智能数字领跑系统，包括多个智能跑道显示模块、电源模块、移动用户端和智能跑道控制端，所述智能跑道显示模块用于显示图像或者文字，所述相邻智能跑道显示模块之间通过电源线相连，所述电源模块用于给所述智能跑道显示模块进行供电，所述移动用户端用于用户设置领跑参数和采集用户的生理参数数据，所述智能跑道控制端用于根据用户设置的领跑参数控制图像或者文字在所述智能跑道显示模块的显示，并根据接收的生理参数数据对用户的身体状态进行评估，当评估用户的身体状态存在危险时，则将预警信号发送至移动用户端，由移动用户端进行预警，本发明的有益效果为：利用图像或者文字的移动来实现速度提示、速度控制，完成领跑功能。

Description

一种智能数字领跑系统
技术领域
本发明创造涉及智能跑道领域，具体涉及一种智能数字领跑系统。
背景技术
传统领跑运动中，第一种由运动员或车辆担任领跑的角色，第二种是通过APP的跑步计时等功能来进行记录运动轨迹，完成数据统计，完成跑步数据的支持。第一种方法对领跑员的体能素质等有着非常高的要求，人力成本高，消耗大；车辆领跑的方法虽然解决了人力体能不足的问题，但是成本很高，与跑步者之间没有交互，缺乏互动及趣味性。第二种方法中，APP的跑步计时功能在进行数据统计的过程中会造成一定的误差，不稳定性强，无法精确的完成数据的支持达到领跑功能，且跑步者也不能时时了解自己的跑步速度。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种智能数字领跑系统。
本发明创造的目的通过以下技术方案实现：
一种智能数字领跑系统，包括多个智能跑道显示模块、电源模块、移动用户端和智能跑道控制端，所述智能跑道显示模块沿着跑道表面、路面或者道牙连续布置，用于显示图像或者文字，所述相邻智能跑道显示模块之间通过电源线相连，所述电源模块用于给所述智能跑道显示模块进行供电，所述移动用户端佩戴于用户身上，包括参数设置单元、数据采集单元和危险预警单元，所述参数设置单元用于用户设置领跑参数，所述数据采集单元用于采集用户的生理参数数据，所述设置的领跑参数和采集的生理参数数据传输至智能跑道控制端，所述智能跑道控制端包括智能跑道控制器、数据处理单元和状态评估单元，所述智能跑道控制器根据用户设置的领跑参数控制图像或者文字在所述智能跑道显示模块上顺序移动显示，所述数据处理单元用于对接收到的生理参数数据进行处理，所述状态评估单元用于根据处理后的生理参数数据对用户的身体状态进行评估，当评估用户的身体状态存在危险时，则将预警信号发送至移动用户端，由移动用户端的危险预警单元进行预警。
本发明创造的有益效果：智能跑道控制终端根据用户设置的领跑参数控制跑步过程中领跑图像或文字在智能跑道显示模块式上的顺序显示速度，为跑步者提供了一种更科学直观的运动工具，帮助跑步者更科学、轻松的完成运动计划的同时还增强了互动性和趣味性；此外，添加了状态评估单元，根据采集得到的生理参数数据对用户当前的身体状态进行评估，当判断用户的身体状态存在危险时及时预警，从而确保了用户在跑步过程中的安全性。
附图说明
利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明结构示意图。
附图标记：
智能跑道显示模块；电源模块；移动用户端；智能跑道控制端。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种智能数字领跑系统，包括多个智能跑道显示模块、电源模块、移动用户端和智能跑道控制端，所述智能跑道显示模块沿着跑道表面、路面或者道牙连续布置，用于显示图像或者文字，所述相邻智能跑道显示模块之间通过电源线相连，所述电源模块用于给所述智能跑道显示模块进行供电，所述移动用户端佩戴于用户身上，包括参数设置单元、数据采集单元和危险预警单元，所述参数设置单元用于用户设置领跑参数，所述设置的领跑参数包括图像或者文字在所述智能跑道显示模块上顺序移动显示的路径和速度、所述智能跑道显示模块上显示的图像形状和文字内容、所述图像或者文字在智能跑道显示模块上开始显示的时间和停止显示的时间，所述数据采集单元用于采集用户的生理参数数据，所述设置的领跑参数和采集的生理参数数据传输至智能跑道控制端，所述智能跑道控制端包括智能跑道控制器、数据处理单元和状态评估单元，所述智能跑道控制器根据用户设置的领跑参数控制图像或者文字在所述智能跑道显示模块上顺序移动显示，所述数据处理单元用于对接收到的生理参数数据进行处理，所述状态评估单元用于根据处理后的生理参数数据对用户的身体状态进行评估，当评估用户的身体状态存在危险时，则将预警信号发送至移动用户端，由移动用户端的危险预警单元进行预警。
优选地，所述生理参数包括心率、呼吸率和体温。
优选地，所述智能跑道显示模块为全彩LED矩阵。
本优选实施例通过智能跑道控制终端根据用户设置的领跑参数控制跑步过程中领跑图像或文字在所述智能跑道显示模块上动态显示的速度，为跑步者提供了一种更科学直观的运动工具，帮助跑步者更科学、轻松的完成运动计划的同时还增强了互动性和趣味性；此外，添加了状态评估单元，根据采集得到的生理参数数据对用户当前的身体状态进行评估，当判断用户的身体状态存在危险时及时预警，从而确保了用户在跑步过程中的安全性。
优选地，数据处理单元用于对采集得到的生理参数数据进行滤波处理，设fi(t)表示t时刻采集的生理参数i的数据，设定长度为(2m+1)的窗口序列Fi(t)，且Fi(t)＝{fi(t-m)，fi(t-m+1，...，fit-1，fit，fit+1，...，fit+m-1，fit+m，其中，fit-m、fit-m+1分别表示t-m和t-m+1时刻采集的生理参数i的数据，fit-1和fit+1分别表示t-1和t+1时刻采集的生理参数i的数据，fi(t+m-1)和fi(t+m)分别表示(t+m-1)和(t+m)时刻采集的生理参数i的数据，设差值序列ΔFi(t)＝{|fi(t-m+1)-fi(t-m)|，...，|fi(t)-fi(t-1)|，|fi(t+1)-fi(t)|，...，|fi(t+m)-fit+m-1＝Δfij，j＝t-m+1，t-m+2，...，t+m，对窗口序列Fit中的数据进行统计，定义统计系数θi(t)，且θi(t)的表达式为：
Figure BDA0002377587280000031
式中，Δfi(j)表示差值序列ΔFi(j)中的第j个差值，Δdi(t)为差值衡量系数，且Δdi(t)＝Δfi(max)-Δfi(min)，其中，Δfi(max)表示差值序列ΔFi(t)中的最大值，Δfi(min)表示差值序列ΔFi(t)中的最小值，k为给定的区间数，且
Figure BDA0002377587280000032
Figure BDA0002377587280000033
为取值函数；当Δfi(j)∈[Δfi(min)+r-1*Δdi(t)k，Δfimin+r*Δdi(t)k时，则μΔfij，Δfimin+r-1*Δdi(t)k，Δfimin+r*Δdi(t)k＝1；当
Figure BDA0002377587280000034
时，则
Figure BDA0002377587280000035
e为有效区间数，令e的初始值为1，并以步长1进行增长，当θi(t)第一次满足
Figure BDA0002377587280000036
时，则取此时的e为最终的有效区间数，并记为e′，选取窗口序列Fi(t)中满足
Figure BDA0002377587280000037
的数据fi(j)组成集合F′i(t)，其中，fi(j)和fi(j-1)分别为窗口序列Fi(t)中生理参数i的第j和第(j-1)个数据；
根据集合F′i(t)中的数据确定第一检测阈值H1(t)和第二检测阈值H2(t)，则H1(t)和H2(t)的表达式为：
Figure BDA0002377587280000041
Figure BDA0002377587280000042
式中，
Figure BDA0002377587280000043
表示集合F′i(t)中数据的均值，fi(k)表示集合F′i(t)中生理参数i的第k个数据，N(F′i(t))表示集合F′i(t)中的数据个数；
当fi(t)＜H1(t)或fi(t)＞H2(t)时，则判定数据fi(t)为噪声数据，令
Figure BDA0002377587280000044
当fi(t)满足H1(t)≤fi(t)≤H2(t)时，则判定fi(t)为有效数据，令fi′(t)＝fi(t)。
本优选实施例用于对采集得到的生理参数数据进行处理，采用移动窗口的模式对所述生理参数数据进行检测，在所述窗口序列中同时包含了当前时刻前的生理参数数据和当前时刻后采集的生理参数数据，为了避免窗口序列中当前时刻后采集的噪声数据对当前时刻生理参数数据处理的影响，对窗口序列中的生理参数数据进行筛选，构造差值序列，从而获得差值衡量系数，根据获得的差值衡量系数构造k个区间，构造的k个区间反应了窗口序列中相邻数据之间的差值情况，对区间中的数据统计，选取差值较小的区间中的数据参与当前时刻的生理参数数据的检测，能够有效的筛选掉窗口序列中的噪声数据，避免了窗口序列中当前时刻后采集的噪声数据对当前时刻生理参数数据的影响；根据选取的生理参数数据构建的第一检测阈值和第二检测阈值符合生理参数变化的规律，能够有效的检测出噪声数据的同时，避免了因用户运动带来的生理参数数据的波动而被误认为噪声的现象。
优选地，所述状态评估单元用于根据处理后的生理参数数据对用户当前时刻的身体状态进行评估，包括离线分类单元和在线评估单元，所述离线分类单元用于将收集的历史生理参数数据进行分类，所述在线评估单元用于根据采集得到的生理参数数据对用户的身体状态进行评估。
优选地，所述历史生理参数数据包括有标签生理参数数据和无标签生理参数数据，所述标签包含健康标签和危险标签，所述离线分类单元用于将所述历史生理参数数据进行分类，设H表示所述历史生理参数数据集合，且H＝{H1，H2，H3}，其中，H1表示有标签且其标签为健康的历史生理参数数据集合，H2表示有标签且其标签为危险的历史生理参数数据集合，H3表示无标签的历史生理参数数据集合，设h(i)表示集合H3中的第i个数据点，且h(i)＝{hx(i)，x＝1，2，...n}，其中，hx(i)表示数据点h(i)对应的生理参数x的数值，n表示采集的生理参数的种类；设Li表示数据点h(i)的参考数据集合，且Li＝{h(j)||h(i)-h(j)|＜R(i)，j＝1，2，...n(i)}，其中，R(i)为给定的参考阈值，且
Figure BDA0002377587280000051
h(l)为和数据点h(i)直接相邻的数据点，l(i)表示和数据点h(i)直接相邻的数据点数，h(j)表示参考数据集合Li中的第j个数据点，n(i)表示参考数据集合Li中的数据点数；对参考数据集合Li进行检测，当检测到参考数据集合Li中至少存在一个有标签数据点时，则对数据点h(i)的标签进行预测，定义数据点h(i)对应的标签预测函数为P(i)，且P(i)的表达式为：
Figure BDA0002377587280000052
式中，η(h(j)，H1)为取值函数，且
Figure BDA0002377587280000053
ρ(h(j)，H2)为取值函数，且
Figure BDA0002377587280000054
η(i)为取值函数η(h(j)，H1)对应的修正系数，ρ(i)为取值函数ρ(h(j)，H2)对应的修正系数，且η(i)和ρ(i)的表达式为：
Figure BDA0002377587280000055
Figure BDA0002377587280000056
其中，Lj(j＝1，2，...，n(i))表示数据点h(j)(j＝1，2，...，n(i))的参考数据集合，h(j)(j＝1，2，...，n(i)为参考数据集合L冲的第j个数据点，n(j)表示参考数据集合Lj中的数据点数，h(l)表示参考数据集合Lj中的第l个数据点；
当标签预测函数P(i)＞1时，则判定数据点h(i)的标签为健康，当标签预测函数P(i)＜1时，则判定数据点h(i)的标签为危险，当标签预测函数P(i)＝1时，则将数据点h(i)标记为二次预测数据，当集合H3中所有数据点的标签预测结束后，重新采用上述方法对标记的二次预测数据进行标签预测；
当集合H中的所有数据点都具有标签后，根据各数据点的标签将集合H中具有健康标签的数据点划分为类C1，将集合H中具有危险标签的数据点划分为类C2。
本优选实施例用于将收集的历史生理参数数据进行分类，并将最终的分类结果作为状态评估单元的参考值；本优选实施例采用的历史生理参数数据包含少量的有标签生理参数数据和大量的无标签生理参数数据，在对所述历史生理参数数据进行分类时，根据已有标签的生理参数数据预测无标签生理参数数据的标签，最终根据各生理参数数据的标签完成所述历史生理参数数据的分类；在对所述无标签生理参数数据的标签进行预测时，选取距离待预测数据较近的数据点构建待预测数据的参考数据集合，并根据所述参考数据集合中的有标签数据对待预测数据的标签进行预测，能够有效的实现对待预测数据标签的有效预测；定义标签预测函数，所述标签预测函数中的取值函数能够对参考数据集合中的有标签数据进行有效的统计，距离待预测较近的数据点在很大程度上反应了待预测数据的属性，因此，标签预测函数中的取值函数通过对临近数据点标签的统计能够实现对待预测数据的标签的有效预测；在所述标签预测函数中针对各取值函数引入了修正系数，修正系数的引入使得所述标签预测函数能够对处于健康类和危险类之间的边缘数据的标签进行有效的预测，当待预测数据处于健康类和危险类之间的边缘时，仅仅通过统计待预测数据的参考数据集中的有标签数据进行标签预测容易造成误判，而修正系数通过统计稍远范围的有标签数据能够有效的避免待预测数据处于边缘时带来的检测误差，从而提高了分类结果的准确性，进一步的提高了用户身体状态评估结果的准确性。
优选地，设f′(t)表示处理后的t时刻的生理参数数据点，且f′(t)＝{fi′(t)，i＝1，2，...n}，其中，fi′(t)表示处理后的t时刻的生理参数i的数值，n表示采集的生理参数的种类，对用户当前时刻的身体状态进行评估，具体为：
设v1表示离线分类单元分类所得的类C1的类中心，且
Figure BDA0002377587280000061
其中，
Figure BDA0002377587280000062
表示类C1中生理参数i的类中心，设B1表示类C1中的边缘数据点组成的集合，且
Figure BDA0002377587280000063
Figure BDA0002377587280000064
其中，
Figure BDA0002377587280000065
表示集合B1中生理参数i的第x个数据，m1表示集合B1中的数据点数，设B2表示类C2中的边缘数据点组成的集合，且
Figure BDA0002377587280000066
Figure BDA0002377587280000067
其中，
Figure BDA0002377587280000068
表示集合B2中生理参数i的第x个数据，m2表示集合B2中的数据点数，定义第一评估系数G1(t)和第二评估系数G2(t)，且G1(t)和G2(t)的表达式分别为：
Figure BDA0002377587280000069
Figure BDA00023775872800000610
Figure BDA00023775872800000611
Figure BDA0002377587280000071
式中，
Figure BDA0002377587280000072
表示集合B1中距离数据fi′(t)最近的边缘数据点，
Figure BDA0002377587280000073
表示集合B2中距离数据fi′(t)最近的边缘数据点，
Figure BDA0002377587280000074
为比较函数，当
Figure BDA0002377587280000075
时，则
Figure BDA0002377587280000076
否则
Figure BDA0002377587280000077
为取值函数，当
Figure BDA0002377587280000078
时，则
Figure BDA0002377587280000079
否则
Figure BDA00023775872800000710
采用第一评估系数G1(t)对用户当前时刻的身体状态进行评估，当第一评估系数G1(t)≤dmin(B1，v1)时，则判定用户当前时刻的身体状态为健康；当第一评估系数G1(t)＞dmax(B1，v1)时，则判定用户当前时刻的身体状态为危险；当dmin(B1，v1)＜G1(t)≤dmax(B1，v1)时，继续采用第二评估系数G2(t)对用户当前时刻的身体状态进行评估，当G2(t)＝1时，则判定用户当前时刻的身体状态为健康，当G2(t)＝0时，则判定用户当前时刻的身体状态为危险，其中，dmin(B1，v1)和dmax(B1，v1)分别表示集合B1中的边缘数据点到类中心v1的最小距离值和最大距离值。
本优选实施例根据处理后的生理参数数据和离线分类结果分类所得的类的类中心进行比较，从而确定用户的身体健康状态，定义了第一评估系数，所述第一评估系数通过将处理后的生理参数数据和健康类的类中心进行比较，能够有效的检测出用户当前时刻的身体状态处于比较健康或者比较危险的状态，进一步地，本优选实施例定义了第二评估系数，所述第二评估系数通过将处理后的生理参数数据和健康类的边缘数据点和危险类的边缘数据点进行比较，从而在用户的身体状态处于健康和危险的临界值时，依然能够有效的检测出用户当前时刻的身体状态，从而大大提高了检测结果的准确性。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.一种智能数字领跑系统，其特征是，包括多个智能跑道显示模块、电源模块、移动用户端和智能跑道控制端，所述智能跑道显示模块沿着跑道表面、路面或者道牙连续布置，用于显示图像或者文字，相邻智能跑道显示模块之间通过电源线相连，所述电源模块用于给所述智能跑道显示模块进行供电，所述移动用户端佩戴于用户身上，包括参数设置单元、数据采集单元和危险预警单元，所述参数设置单元用于用户设置领跑参数，所述数据采集单元用于采集用户的生理参数数据，所述设置的领跑参数和采集的生理参数数据传输至智能跑道控制端，所述智能跑道控制端包括智能跑道控制器、数据处理单元和状态评估单元，所述智能跑道控制器根据用户设置的领跑参数控制图像或者文字在所述智能跑道显示模块上顺序移动显示，所述数据处理单元用于对接收到的生理参数数据进行处理，所述状态评估单元用于根据处理后的生理参数数据对用户当前时刻的身体状态进行评估，当评估用户当前的身体状态存在危险时，则将预警信号发送至移动用户端，由移动用户端的危险预警单元进行预警。
2.根据权利要求1所述的一种智能数字领跑系统，其特征是，所述智能跑道显示模块为全彩LED矩阵。
3.根据权利要求2所述的一种智能数字领跑系统，其特征是，数据处理单元用于对接收到的生理参数数据进行滤波处理，设fi(t)表示t时刻采集的生理参数i的数据，设定长度为(2m+1)的窗口序列Fi(t)，且Fi(t)＝{fi(t-m),fi(t-m+1),…,fi(t-1),fi(t),fi(t+1,…,fit+m-1,fit+m，其中，fit-m、fit-m+1分别表示t-m和t-m+1时刻采集的生理参数i的数据，fi(t-1)和fi(t+1)分别表示(t-1)和(t+1)时刻采集的生理参数i的数据，fi(t+m-1)和fi(t+m)分别表示(t+m-1)和(t+m)时刻采集的生理参数i的数据，设差值序列ΔFi(t)＝{|fi(t-m+1)-fi(t-m)|,…,|fi(t)-fi(t-1)|,|fi(t+1)-fi(t)|,…,|fi(t+m-fit+m-1＝Δfij,j＝t-m+1,t-m+2,…,t+m，对窗口序列Fit中的数据进行统计，定义统计系数θi(t)，且θi(t)的表达式为：
Figure DEST_PATH_BDA0002377587280000031
式中，Δfi(j)表示差值序列ΔFi(j)中的第j个差值，Δdi(t)为差值衡量系数，且Δdi(t)＝Δfi(max)-Δfi(min)，其中，Δfi(max)表示差值序列ΔFi(t)中的最大值，Δfi(min)表示差值序列ΔFi(t)中的最小值，k为给定的区间数，且
Figure FDA0002377587270000012
Figure FDA0002377587270000021
为取值函数；当
Figure FDA0002377587270000022
Figure FDA0002377587270000023
时，则
Figure FDA0002377587270000024
Figure FDA0002377587270000025
当
Figure FDA0002377587270000026
时，则
Figure FDA0002377587270000027
Figure FDA0002377587270000028
e为有效区间数，令e的初始值为1，并以步长1进行迭代增长，当θi(t)第一次满足
Figure FDA0002377587270000029
时，则取此时的e为最终的有效区间数，并记为e′，选取窗口序列Fi(t)中满足
Figure FDA00023775872700000210
的数据fi(j)组成集合F′i(t)，其中，fi(j)和fi(j-1)分别为窗口序列Fi(t)中生理参数i的第j和第(j-1)个数据；
根据集合F′i(t)中的数据确定第一检测阈值H1(t)和第二检测阈值H2(t)，则H1(t)和H2(t)的表达式为：
Figure FDA00023775872700000211
Figure FDA00023775872700000212
式中，
Figure FDA00023775872700000213
表示集合F′i(t)中数据的均值，fi(k)表示集合F′i(t)中生理参数i的第k个数据，N(F′i(t))表示集合F′i(t)中的数据个数；
当fi(t)＜H1(t)或fi(t)＞H2(t)时，则判定数据fi(t)为噪声数据，令
Figure FDA00023775872700000214
当fi(t)满足H1(t)≤fi(t)≤H2(t)时，则判定fi(t)为有效数据，令f′i(t)＝fi(t)，其中，f′i(t)表示对数据fi(t)处理后的值。
4.根据权利要求3所述的一种智能数字领跑系统，其特征是，状态评估单元用于根据处理后的生理参数数据对用户当前时刻的身体状态进行评估，包括离线分类单元和在线评估单元，所述离线分类单元用于将收集的历史生理参数数据进行分类，所述在线评估单元用于根据处理后的生理参数数据对用户当前时刻的身体状态进行评估。
5.根据权利要求4所述的一种智能数字领跑系统，其特征是，所述历史生理参数数据包括有标签生理参数数据和无标签生理参数数据，所述标签包含健康标签和危险标签，所述离线分类单元用于将所述历史生理参数数据进行分类，设H表示所述历史生理参数数据集合，且H＝{H1,H2,H3}，其中，H1表示有标签且其标签为健康的历史生理参数数据集合，H2表示有标签且其标签为危险的历史生理参数数据集合，H3表示无标签的历史生理参数数据集合，设h(i)表示集合H3中的第i个数据点，且h(i)＝{hx(i),x＝1,2,…n}，其中，hx(i)表示数据点h(i)对应的生理参数x的数值，n表示采集的生理参数的种类；设Li表示数据点h(i)的参考数据集合，且Li＝{h(j)||h(i)-h(j)|＜R(i),j＝1,2,…n(i)}，其中，R(i)为给定的参考阈值，且
Figure FDA0002377587270000031
h(l)为和数据点h(i)直接相邻的数据点，l(i)表示和数据点h(i)直接相邻的数据点数，h(j)表示参考数据集合Li中的第j个数据点，n(i)表示参考数据集合Li中的数据点数；对参考数据集合Li进行检测，当检测到参考数据集合Li中至少存在一个有标签数据点时，则对数据点h(i)的标签进行预测，定义数据点h(i)对应的标签预测函数为P(i)，且P(i)的表达式为：
Figure FDA0002377587270000032
式中，η(h(j),H1)为取值函数，且
Figure FDA0002377587270000033
ρ(h(j),H2)为取值函数，且
Figure FDA0002377587270000034
η(i)为取值函数η(h(j),H1)对应的修正系数，ρ(i)为取值函数ρ(h(j),H2)对应的修正系数，且η(i)和ρ(i)的表达式为：
Figure FDA0002377587270000035
Figure FDA0002377587270000036
其中，Lj(j＝1,2,…,n(i))表示数据点h(j)(j＝1,2,…,n(i))的参考数据集合，h(j)(j＝1,2,…,n(i)为参考数据集合Li中的第j个数据点，n(j)表示参考数据集合Lj中的数据点数，h(l)表示参考数据集合Lj中的第l个数据点；
当标签预测函数P(i)＞1时，则判定数据点h(i)的标签为健康，当标签预测函数P(i)＜1时，则判定数据点h(i)的标签为危险，当标签预测函数P(i)＝1时，则将数据点h(i)标记为二次预测数据，当集合H3中所有数据点的标签预测结束后，重新采用上述方法对标记的二次预测数据进行标签预测；
当集合H中的所有数据点都具有标签后，根据各数据点的标签将集合H中具有健康标签的数据点划分为类C1，将集合H中具有危险标签的数据点划分为类C2。
6.根据权利要求5所述的一种智能数字领跑系统，其特征是，设f′(t)表示处理后的t时刻的生理参数数据点，且f′(t)＝{fi′(t),i＝1,2,…n}，其中，f′i(t)表示处理后的t时刻的生理参数i的数值，n表示采集的生理参数的种类，对用户当前时刻的身体状态进行评估，具体为：
设v1表示离线分类单元分类所得的类C1的类中心，且
Figure FDA0002377587270000041
其中，
Figure FDA0002377587270000042
表示类C1中生理参数i的类中心，设B1表示类C1中的边缘数据点组成的集合，且
Figure FDA0002377587270000043
Figure FDA0002377587270000044
其中，
Figure FDA0002377587270000045
表示集合B1中生理参数i的第x个数据，m1表示集合B1中的数据点数，设B2表示类C2中的边缘数据点组成的集合，且
Figure FDA0002377587270000046
Figure FDA0002377587270000047
其中，
Figure FDA0002377587270000048
表示集合B2中生理参数i的第x个数据，m2表示集合B2中的数据点数，定义第一评估系数G1(t)和第二评估系数G2(t)，且G1(t)和G2(t)的表达式分别为：
Figure FDA0002377587270000049
Figure FDA00023775872700000410
Figure FDA00023775872700000411
Figure FDA00023775872700000412
式中，
Figure FDA00023775872700000413
表示集合B1中距离数据f′i(t)最近的边缘数据点，
Figure FDA00023775872700000414
表示集合B2中距离数据f′i(t)最近的边缘数据点，
Figure FDA00023775872700000415
为比较函数，当
Figure FDA00023775872700000416
时，则
Figure FDA00023775872700000417
否则
Figure FDA00023775872700000418
Figure FDA00023775872700000419
为取值函数，当
Figure FDA00023775872700000420
时，则
Figure FDA00023775872700000421
否则
Figure FDA00023775872700000422
采用第一评估系数G1(t)对用户当前时刻的身体状态进行评估，当第一评估系数G1(t)≤dmin(B1,v1)时，则判定用户当前时刻的身体状态为健康；当第一评估系数G1(t)>dmax(B1,v1)时，则判定用户当前时刻的身体状态为危险；当dmin(B1,v1)＜G1(t)≤dmax(B1,v1)时，继续采用第二评估系数G2(t)对用户当前时刻的身体状态进行评估，当G2(t)＝1时，则判定用户当前时刻的身体状态为健康，当G2(t)＝0时，则判定用户当前时刻的身体状态为危险，其中，dmin(B1,v1)和dmax(B1,v1)分别表示集合B1中的边缘数据点到类中心v1的最小距离值和最大距离值。
CN202010072188.6A 2020-01-21 2020-01-21 一种智能数字领跑系统 Pending CN111249713A (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010072188.6A CN111249713A (zh) 2020-01-21 2020-01-21 一种智能数字领跑系统
CN202011017273.9A CN111905352A (zh) 2020-01-21 2020-09-24 一种智能数字领跑系统
CN202011017269.2A CN112370765A (zh) 2020-01-21 2020-09-24 一种人工智能健康监控管理平台

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010072188.6A CN111249713A (zh) 2020-01-21 2020-01-21 一种智能数字领跑系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111249713A true CN111249713A (zh) 2020-06-09

Family

ID=70945603

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010072188.6A Pending CN111249713A (zh) 2020-01-21 2020-01-21 一种智能数字领跑系统
CN202011017273.9A Withdrawn CN111905352A (zh) 2020-01-21 2020-09-24 一种智能数字领跑系统
CN202011017269.2A Withdrawn CN112370765A (zh) 2020-01-21 2020-09-24 一种人工智能健康监控管理平台

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011017273.9A Withdrawn CN111905352A (zh) 2020-01-21 2020-09-24 一种智能数字领跑系统
CN202011017269.2A Withdrawn CN112370765A (zh) 2020-01-21 2020-09-24 一种人工智能健康监控管理平台

Country Status (1)

Country Link
CN (3) CN111249713A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111921185A (zh) * 2020-09-21 2020-11-13 鲁姆文化传媒（上海）有限公司 一种智能化乘骑游乐方法与系统

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8107920B2 (en) * 2005-08-17 2012-01-31 Mourad Ben Ayed Emergency detection and notification system
CN201591956U (zh) * 2010-01-07 2010-09-29 曹光达 一种跑道领跑装置
CN102096825B (zh) * 2011-03-23 2014-04-16 西安电子科技大学 基于图的半监督高光谱遥感图像分类方法
CN103230257A (zh) * 2013-04-11 2013-08-07 赵东明 一种远程健康监护手表
CN104050361B (zh) * 2014-06-04 2017-06-23 杭州华亭科技有限公司 一种监狱服刑人员危险性倾向的智能分析预警方法
CN104814728B (zh) * 2015-05-28 2018-06-05 京东方科技集团股份有限公司 一种跑步引导方法及跑步引导装置
US11295858B2 (en) * 2016-11-28 2022-04-05 Electronics And Telecommunications Research Institute Health data collection device, health evaluation method using the same, and health evaluation system including the health data collection device
CN107085668A (zh) * 2017-06-15 2017-08-22 合肥讯邦网络科技有限公司 一种健康监测系统
CN109993188B (zh) * 2018-01-02 2021-01-15 中国移动通信有限公司研究院 数据标签识别方法、行为识别方法及装置
CN209952168U (zh) * 2019-03-21 2020-01-17 武汉体育学院 一种跑步节奏训练设备

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111921185A (zh) * 2020-09-21 2020-11-13 鲁姆文化传媒（上海）有限公司 一种智能化乘骑游乐方法与系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN112370765A (zh) 2021-02-19
CN111905352A (zh) 2020-11-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104008367B (zh) 基于计算机视觉的育肥猪的自动行为分析系统及方法
CN106934018A (zh) 一种基于协同过滤的医生推荐系统
CN105608446B (zh) 一种视频流异常事件的检测方法及装置
CN104899135B (zh) 软件缺陷预测方法和系统
KR101851690B1 (ko) 착용형 센서를 이용한 일주기 생체리듬의 비정상성 탐지 장치 및 방법
CN109431523B (zh) 基于非社会性声音刺激行为范式的孤独症初级筛查装置
JP2014105989A (ja) 建物動力設備のエネルギー消費量予測方法
CN109919135A (zh) 基于深度学习的行为检测方法、装置
CN111731960B (zh) 电梯门开关状态检测方法
CN110890146A (zh) 一种用于智慧病房的床旁智能交互系统
CN105235215A (zh) 通过3d打印来提高可穿戴设备个体适配的机制
CN111249713A (zh) 一种智能数字领跑系统
CN111931568A (zh) 一种基于增强式学习的人体跌倒检测方法及系统
CN113662530A (zh) 一种猪只生理生长状态监测预警方法
CN111931573A (zh) 基于yolo进化深度学习模型的安全帽检测与预警方法
CN115760210A (zh) 一种基于ipso-lstm模型的医药销售预测系统及方法
CN116778411A (zh) 人流量预测方法、装置、电子设备及非易失性存储介质
CN116912025A (zh) 基于云边协同的畜牧养殖信息综合管理方法及系统
CN104519143A (zh) 一种基于智能终端提高老人作息健康的方法和系统
CN111202534A (zh) 一种基于群体温度监测的情绪预测方法
CN116245361A (zh) 工厂化鱼菜共生循环水中氮素浓度预警方法、装置与系统
CN109255956A (zh) 一种收费站交通流量异常检测方法
CN113069752B (zh) 一种基于力量采集装置的运行趋势判定方法
TW202326114A (zh) 長碼拉鏈的缺陷或瑕疵檢測系統
CN111209816B (zh) 一种基于正则极限学习机的非接触式疲劳驾驶检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20200609